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descripci贸n: Domina el Ultralytics YOLO OBB Trainer: Una herramienta especializada para entrenar modelos YOLO utilizando Cajas de delimitaci贸n orientadas. Incluye informaci贸n detallada sobre el uso, la inicializaci贸n del modelo y los procesos de entrenamiento. palabras clave: Ultralytics, YOLO OBB Trainer, Oriented Bounding Box, entrenamiento de modelos OBB, YOLO entrenamiento de modelos, visi贸n por ordenador, aprendizaje profundo, aprendizaje autom谩tico, YOLO detecci贸n de objetos, inicializaci贸n de modelos, YOLO proceso de entrenamiento


Referencia para ultralytics/models/yolo/obb/train.py

Nota

Este archivo est谩 disponible en https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/models/ yolo/obb/train .py. Si detectas alg煤n problema, por favor, ayuda a solucionarlo contribuyendo con una Pull Request 馃洜锔. 隆Gracias 馃檹!



ultralytics.models.yolo.obb.train.OBBTrainer

Bases: DetectionTrainer

Una clase que ampl铆a la clase Detecci贸nEntrenador para el entrenamiento basado en un modelo de caja delimitadora orientada (OBB).

Ejemplo
from ultralytics.models.yolo.obb import OBBTrainer

args = dict(model='yolov8n-obb.pt', data='dota8.yaml', epochs=3)
trainer = OBBTrainer(overrides=args)
trainer.train()
C贸digo fuente en ultralytics/models/yolo/obb/train.py
class OBBTrainer(yolo.detect.DetectionTrainer):
    """
    A class extending the DetectionTrainer class for training based on an Oriented Bounding Box (OBB) model.

    Example:
        ```python
        from ultralytics.models.yolo.obb import OBBTrainer

        args = dict(model='yolov8n-obb.pt', data='dota8.yaml', epochs=3)
        trainer = OBBTrainer(overrides=args)
        trainer.train()
        ```
    """

    def __init__(self, cfg=DEFAULT_CFG, overrides=None, _callbacks=None):
        """Initialize a OBBTrainer object with given arguments."""
        if overrides is None:
            overrides = {}
        overrides["task"] = "obb"
        super().__init__(cfg, overrides, _callbacks)

    def get_model(self, cfg=None, weights=None, verbose=True):
        """Return OBBModel initialized with specified config and weights."""
        model = OBBModel(cfg, ch=3, nc=self.data["nc"], verbose=verbose and RANK == -1)
        if weights:
            model.load(weights)

        return model

    def get_validator(self):
        """Return an instance of OBBValidator for validation of YOLO model."""
        self.loss_names = "box_loss", "cls_loss", "dfl_loss"
        return yolo.obb.OBBValidator(self.test_loader, save_dir=self.save_dir, args=copy(self.args))

__init__(cfg=DEFAULT_CFG, overrides=None, _callbacks=None)

Inicializa un objeto OBBTrainer con los argumentos dados.

C贸digo fuente en ultralytics/models/yolo/obb/train.py
def __init__(self, cfg=DEFAULT_CFG, overrides=None, _callbacks=None):
    """Initialize a OBBTrainer object with given arguments."""
    if overrides is None:
        overrides = {}
    overrides["task"] = "obb"
    super().__init__(cfg, overrides, _callbacks)

get_model(cfg=None, weights=None, verbose=True)

Devuelve el OBBModel inicializado con la configuraci贸n y los pesos especificados.

C贸digo fuente en ultralytics/models/yolo/obb/train.py
def get_model(self, cfg=None, weights=None, verbose=True):
    """Return OBBModel initialized with specified config and weights."""
    model = OBBModel(cfg, ch=3, nc=self.data["nc"], verbose=verbose and RANK == -1)
    if weights:
        model.load(weights)

    return model

get_validator()

Devuelve una instancia de OBBValidator para la validaci贸n del modelo YOLO .

C贸digo fuente en ultralytics/models/yolo/obb/train.py
def get_validator(self):
    """Return an instance of OBBValidator for validation of YOLO model."""
    self.loss_names = "box_loss", "cls_loss", "dfl_loss"
    return yolo.obb.OBBValidator(self.test_loader, save_dir=self.save_dir, args=copy(self.args))





Creado 2024-01-05, Actualizado 2024-05-18
Autores: glenn-jocher (3), Burhan-Q (1)